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J. Otepka:
"Precision Target Mensuration in Vision Metrology";
Betreuer/in(nen), Begutachter/in(nen): K. Kraus, C. S. Fraser; Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung, 2004.

Digitale Nahbereichsphotogrammetrie, im Englischen meist als "Vision Metrology" bezeichnet, wird heutzutage als flexibles und hochgenaues 3D-Meßverfahren in unterschiedlichen industriellen Bereichen verwendet. Durch die Verwendung spezieller Zielmarken ist eine hochgenaue Punktbestimmung markierter Objektpunkte möglich. Die erzielbare Punktgenauigkeit dieser Messmethode liegt bei 1/100.000 der Objektgröße. In diesem Zusammenhang wird der Begriff "Triangulierungsgenauigkeit" oft verwendet.

Üblicherweise werden für die Signalisierung der Punkte kreisrunde Zielmarken verwendet. Diese erlauben höchste Genauigkeit zu erzielen. Neben Zielmarken aus retro-reflektierendem Material werden auch einfache weiße Marken auf schwarzem Hintergrund benutzt. Die Wahl des Zielmarkenmaterials bzw. -typs richtet sich nach der geforderten Genauigkeit und dem notwendigen Reflektionsgrad der Signale bei der Aufnahme der Bilder.

Die Messgenauigkeit der Zielmarken ist einer der entscheidenden Faktoren für eine hohe Triangulierungsgenauigkeit. Mit Hilfe von speziellen Algorithmen werden die Zentren der Zielmarken im digitalen Bild ermittelt, welche es erlauben die Objektpunkte dreidimensional zu triangulieren. Dabei wird vorausgesetzt, dass Zielmarken "perfekte" Punkte im Raum darstellen, was aufgrund der Stärke des Markenmaterials und der Größe des Zielmarkendurchmessers nur bedingt der Fall ist. Diese Tatsache führt zu Exzentrizitäten zwischen den Zentren der abgebildeten Zielmarken und ihren tatsächlichen Mittelpunkten. Daraus resultieren Fehler im Berechnungsprozess, welche zu einer verfälschten Raumlage der Punkte führen. Ist die Orientierung der einzelnen Zielmarken bekannt, so können die entsprechenden Exzentrizitäten rechnerisch ermittelt und damit die Raumlage der Punkte korrigiert werden.

Ein zentrales Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung mathematischer Formeln und Algorithmen für die automatische Bestimmung der Kreisebenen der Zielmarken. Der dafür entworfene Prozess berechnet diese Ebenen in zwei Phasen. Zuerst wird die elliptische Form der abgebildeten Zielmarken aus den digitalen Bildern extrahiert. Anschließend wird diese Information für die eigentliche Berechnung der Kreisebene verwendet, wobei Ausgleichungsverfahren eingesetzt werden. Der dazu entwickelte Berechnungsprozess wurde in das photogrammetrische Softwarepaket Australis implementiert und anhand von praktischen Anwendungen evaluiert.

Im weiteren Verlauf der Arbeit werden die Ergebnisse von Simulationsrechnungen präsentiert, welche den Einfluss von zwei unterschiedlichen Fehlerarten aufzeigen. Der erste Teil der Simulationen untersucht die Auswirkung der oben angeführten Exzentrizität auf die Objektpunkte. Die zweite Gruppe der Simulationsrechnungen analysiert den Fehlereinfluss von gekrümmten Zielmarken auf den Zielmarkenmessprozess. Dieser Einfluss ist vor allem bei der Vermessung von gewölbten Oberflächen interessant, da hier die Zielmarken direkt auf den zu bestimmenden Oberflächen fixiert werden.

Obwohl bei den vorliegenden Untersuchungen primär theoretische Fragestellungen im Vordergrund stehen, widmet sich ein Teil der Arbeit auch der praktischen Relevanz der entwickelten Prozesse und Algorithmen. Dabei konnte bewiesen werden, dass die Berücksichtigung der Exzentrizitäten entsprechende Genauigkeitsvorteile bei hochgenauen Vermessungen bringt. Zusätzlich werden Vorteile für Oberflächenanalysen sowie Aufgaben mittlerer Genauigkeit aufgezeigt.

Digital close-range photogrammetry, commonly referred to as vision metrology (VM), is regularly used as a flexible and highly accurate 3D measurement system. VM's most common applications lie within the manufacturing and precision engineering industries.

Through the use of triangulation combined with specialized targets to mark points of interest, accuracies to a few parts per million can be achieved with VM. In practical applications, circular targets are used to achieve the highest accuracy. Common types include: retro-reflective targets, which provide a high contrast image with flash photography, and white targets on a black background. Accuracy requirements and varying target reflective properties dictate which type of targeting is most suitable for a particular application.

The precise measurement of targets is one of the main factors within VM and directly influences the ability to achieve high accuracy. Mathematical algorithms are used to determine the centres of imaged targets in 2D space. These 2D centroids are then used in a triangulation process to calculate the target position in 3D space. This computational process assumes that the targets represent perfect points in space. In practice, however, target thickness and target diameter adversely effect this assumption. This can lead to the introduction of error and to incorrect calculation of the desired 3D positions. If the target plane is known, however, the 2D centroids can be corrected for these errors.

A central theme of the thesis is the development of a mathematical model and associated computational scheme for the automatic determination of the surface plane of circular targets. The target plane description is determined in two stages. First, the elliptical target images are analysed in each digital photograph. Then, the information gained is used to calculate the target plane via the method of least-squares estimation. The developed process has been implemented and evaluated in the photogrammetric software package Australis.

In addition to the development of the new technique for target plane determination, the research also included an investigation, using two groups of network simulations, of induced systematic errors within the photogrammetric measurement process. The first set of simulations investigated the image error effect on the determined target position in 3D space in instances where the derived image coordinate correction functions were not applied. The second group of simulations were conducted to quantify and assess the distortion induced in the 3D measurement process by curved targets. This aspect is especially relevant for the typical VM application of dimensional inspection of surfaces, where targets are directly affixed to the surfaces of interest.

An important component of the research was to analyse the practical relevance of the developed processes and algorithms. As it turns out, high accuracy application domains can benefit from the outcomes of the research conducted, through the enabling of higher measurement precision. In the case of medium-accuracy VM applications or 3D surface inspection, the new techniques for target plane orientation determination can be employed as part of the surface survey, as well as to assist visually in the interpretation of the 3D measurement results.

http://publik.tuwien.ac.at/files/PubDat_119763.pdf